【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及基于浮柵晶體管的模擬退火計算器，屬于集成電路領域。
技術介紹
1、復雜的組合優化問題是一類在離散狀態下尋找極值的最優化問題；這些問題通常都涉及有限的解空間，并且需要在這些解中找到使某個目標函數達到最小化或最大化的解。其廣泛存在于很多領域，例如：計算科學、人工智能、物流管理和通信網絡等。
2、解決組合優化問題的傳統方法主要包括精確算法和近似算法等；其中精確算法又包括分支定界法和動態規劃法等，該類方法的原理是通過將原問題分解為更小的問題，通過不斷迭代求解這些子問題來得到全局最優解，但是計算相對復雜，缺乏靈活性，并且只適用于小規模問題的求解。近似算法包括貪心算法和局部搜索等，該類方法并不能保證找到最優解，只能在可接受的時間內找到一個近似解；并且具有對參數較為敏感以及泛化能力較差的缺點。
3、近年來，隨著人工智能技術的發展，機器學習和深度學習方法逐漸被應用于解決組合優化問題，例如圖神經網絡和深度強化學習等方法，圖神經網路方法通過學習圖的結構特征來預測最優解或提供決策支持，但是該方法所需的模型復雜，存在理論局限性。深度強化學習通過與環境的交互學習決策過程，逐步優化決策策略以達到目標；但是該方法對于輸入數據的變化非常敏感，穩定性較差。
4、相比于上述方法，模擬退火法因其實現簡單，參數靈活，使用范圍廣并且還具有全局搜索能力而被廣泛適應。模擬退火法的核心思想是模擬物理中的退火過程，即在一個高溫狀態下隨機搜索，然后逐漸降低溫度(退火)，在每個溫度下進行局部搜索，最終達到一個穩定的狀態，即找到問題的
5、概率比特單元是一種用于優化問題求解的新型計算單元，可以用于對模擬退火算法的改進，基于概率比特單元改進的模擬退火算法被稱為概率位模擬退火，概率比特單元利用量子比特的疊加態和糾纏特性來實現對解空間的并行搜素，并且通過自然波動的特性來模擬系統的隨機性。但是用于優化問題求解的概率比特單元主要依賴于自旋電子學器件，如磁性隧道結(mtj)，這些器件通常通過熱噪聲或自旋極化控制概率比特單元的狀態；但是熱噪聲會存在熱穩定性和噪聲信號比的平衡問題以及產生溫度依賴性的問題，自旋極化的實現方式也會受到溫度的影響，并且還存在著隧道磁阻的限制；這種設計在面對復雜優化問題和硬件實現的靈活性上存在一定的限制。
技術實現思路
1、為了進一步提高計算效率和能效，本專利技術結合了浮柵晶體管與概率比特單元的創新設計提出了一種新的硬件實現方案。浮柵晶體管具有良好的電荷存儲能力和可編程性，可以通過調節柵極電壓以及介質層的設計等操作實現對電場強度及電荷分布的有效控制。通過結合概率比特單元的概率性輸出和退火過程中的逐步冷卻機制，系統可以在優化問題的解空間中快速進行搜索，并通過能量最小化找到最優解。本專利技術特別適用于大規模組合優化問題、機器學習和嵌入式系統等低功耗應用場景。
2、本專利技術的目的在于提供一種基于浮柵晶體管的模擬退火計算器，通過創新的硬件架構，實現對大規模優化問題的高效求解。系統依賴于概率單元組中各概率比特單元的并行操作，并通過浮柵晶體管生成的隨機信號結合浮柵晶體管的電荷控制，生成概率性輸出。通過狀態擾動、數模轉換和概率性狀態接受等機制，退火計算器能夠在硬件層面完成復雜的優化計算任務。該計算器包括：至少兩個概率單元組和數據轉換模塊，其中，每個概率單元組中至少包含一個概率比特單元，作用為根據輸入信號生成概率輸出；數據轉換模塊包括數模轉換器(dac)和微控制器(mcu)，用于將模擬輸入信號轉換為各概率比特單元的參考電壓，其中，概率比特單元的輸出連接至mcu數字輸入端，通過mcu進行結果處理，實現數字信號輸出。
3、可選的，每個概率比特單元包含浮柵晶體管、源極電阻和運算放大器。
4、可選的，概率比特單元的輸出依賴于浮柵晶體管浮柵晶體管內部的隨機浮柵電荷，結合輸入電壓vin和參考電壓vref的比較，生成概率性輸出vout。
5、可選的，dac模塊與概率比特單元輸入接口相連，通過spi接口將模擬輸入信號同步發送至概率比特單元，并結合任務調整輸入信號。
6、可選的，概率比特單元的輸出為概率性電壓信號，微控制器將該信號數字化輸出，并通過反饋機制優化后續的擾動過程。
7、可選的，計算器通過逐漸冷卻的退火過程動態調整輸入信號的概率性擾動，并通過多次迭代找到全局最優解。
8、可選的，mcu具有訓練功能，mcu的訓練主要目標是通過調整輸入電壓、參考電壓以及擾動參數，來優化概率比特單元的概率輸出，從而提高模擬退火計算器的整體性能。訓練的目的是使系統能夠動態調整其狀態，適應不同的優化任務。
9、本申請還提供上述基于浮柵晶體管的模擬退火計算器在計算科學、人工智能、物流管理和通信網絡中的應用。
10、本專利技術的有效增益是：
11、通過創新的硬件架構，實現對大規模優化問題的高效求解。本專利技術通過創新的硬件架構，實現對大規模優化問題的高效求解。系統依賴于多個概率比特單元的并行操作，結合概率比特單元的概率性輸出和退火過程中的逐步冷卻機制，并通過浮柵晶體管浮柵晶體管生成的隨機信號結合浮柵晶體管的電荷控制，生成概率性輸出。通過狀態擾動、數模轉換和概率性狀態接受等機制，退火計算器能夠在硬件層面完成復雜的優化計算任務；特別適用于大規模組合優化問題、機器學習和嵌入式系統等低功耗應用場景。
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1.一種基于浮柵晶體管的模擬退火計算器，其特征在于，所述模擬退火計算器包括至少兩個概率單元組和數據轉換模塊，每個概率單元組包括至少一個概率比特單元，所述概率比特單元包含浮柵晶體管、源極電阻和運算放大器；所述概率比特單元用于根據輸入信號以及浮柵晶體管內部的隨機浮柵電荷生成概率輸出；
2.根據權利要求1所述的模擬退火計算器，其特征在于，所述概率比特單元中，浮柵晶體管漏端接電壓Vdd，柵端接輸入電壓Vin，源端通過源極電阻接地，此外源端還和運算放大器的正相輸入端相連，運算放大器的反相輸入端連接參考電壓Vref，運算放大器的輸出端作為概率比特單元的輸出Vout；
3.根據權利要求2所述的基于浮柵晶體管的模擬退火計算器，其特征在于，所述模擬退火計算器通過逐漸冷卻的退火過程動態調整輸入信號的概率性擾動，并通過多次迭代找到全局最優解。
4.根據權利要求3所述的基于浮柵晶體管的模擬退火計算器，其特征在于，所述微控制器通過控制溫度T的下降速率來動態調整擾動強度，所述概率性擾動的擾動強度的優化公式為：
5.根據權利要求4所述的基于浮柵晶體管的模擬退火計
6.根據權利要求5所述的基于浮柵晶體管的模擬退火計算器，其特征在于，所述參考電壓的更新公式為：
7.根據權利要求6所述的基于浮柵晶體管的模擬退火計算器，其特征在于，所述微控制器為每個概率比特單元的輸出分配一個權重wi，并動態調整權重以最小化誤差函數，所述誤差函數為
8.根據權利要求7所述的基于浮柵晶體管的模擬退火計算器，其特征在于，權重wi的更新通過梯度下降法、動量法、AdaGrad等方法實現。
9.權利要求1-8任一項所述的基于浮柵晶體管的模擬退火計算器在計算科學、人工智能、物流管理和通信網絡中的應用。
...【技術特征摘要】
1.一種基于浮柵晶體管的模擬退火計算器，其特征在于，所述模擬退火計算器包括至少兩個概率單元組和數據轉換模塊，每個概率單元組包括至少一個概率比特單元，所述概率比特單元包含浮柵晶體管、源極電阻和運算放大器；所述概率比特單元用于根據輸入信號以及浮柵晶體管內部的隨機浮柵電荷生成概率輸出；
2.根據權利要求1所述的模擬退火計算器，其特征在于，所述概率比特單元中，浮柵晶體管漏端接電壓vdd，柵端接輸入電壓vin，源端通過源極電阻接地，此外源端還和運算放大器的正相輸入端相連，運算放大器的反相輸入端連接參考電壓vref，運算放大器的輸出端作為概率比特單元的輸出vout；
3.根據權利要求2所述的基于浮柵晶體管的模擬退火計算器，其特征在于，所述模擬退火計算器通過逐漸冷卻的退火過程動態調整輸入信號的概率性擾動，并通過多次迭代找到全局最優解。
4.根據權利要求3所述的基于浮柵晶體管的模擬退火計算器，其特征在于，所述微控制...
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